PocketFlow
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Harvard University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China, United States of America
- Közölt
- 29 September 2024
- Szerzők
- Zaixi Zhang, Marinka Zitnik, Qi Liu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein design, Drug discovery
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
- Epochok
- 20
CrossDocked: 100,000 complexes × (100 residues + 50 atoms) = 15,000,000 MOAD: 40,000 pairs × (100 residues + 50 atoms) = 6,000,000 Total: 15,000,000 + 6,000,000 = 21,000,000 datapoints = 2.1 × 10⁷
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Hogyan jött létre
- Hardware
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Használt chipek
- 1
- Teljesítményfogyasztás
- 433 W
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Generalized Protein Pocket Generation with Prior-Informed Flow Matching
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
PocketFlow ki lett adva által University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Harvard University, az országban rögzítve mint China, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein design, Drug discovery.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
PocketFlow — gyakori kérdések
PocketFlow— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design, Drug discovery. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
PocketFlow— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
PocketFlow— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
PocketFlow— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
PocketFlow— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Harvard University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
PocketFlow— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..